场景1：上传大文件
攻击向量：攻击者向文件上传端点发送超大文件，迫使后端在处理过程中消耗过多内存或磁盘空间。
业务场景：电商平台允许用户上传产品图片，攻击者重复上传数GB文件，触发内存耗尽，导致应用对所有用户响应变慢。
Wallarm防护：
- 文件上传限制策略：在过滤节点强制执行最大请求大小和每个参数大小限制，在请求到达应用前阻断超大请求
- API滥用检测：检测持续大负载流量模式，标记异常会话
场景2：高延迟响应
攻击向量：攻击者识别资源密集型API端点，如报告生成、PDF导出或分析查询，并集中攻击以增加服务器响应时间。
业务场景：攻击者通过API重复触发昂贵的报告生成任务，导致合法用户遭遇延迟和超时。
Wallarm防护：
- API滥用检测：监控响应时间异常，应用自适应阈值检测滥用者，自动限制或阻断违规会话
场景3：过大响应大小
攻击向量：攻击者发送精心构造的请求，返回异常大的响应，旨在缓慢提取大型数据集或内部信息。
业务场景：金融科技应用通过搜索API暴露客户交易数据，攻击者通过增量查询大规模数据集并随时间收集大响应。
Wallarm防护：
- API滥用检测：识别异常大的出站数据流，标记可能的数据抓取或外泄尝试
场景4：财务影响型API滥用
攻击向量：攻击者针对触发高成本或第三方操作的API，如发送短信、发起交易，以增加成本并耗尽后端容量。
业务场景：移动应用通过API提供短信双因素认证，攻击者自动化请求垃圾短信端点，耗尽API配额并增加运营成本。
额外示例：AI平台暴露由付费LLM提供商支持的提示处理API，攻击者脚本重复提交提示，无意或有意触发高成本处理并增加第三方账单。
Wallarm防护：
- DoS防护：检测用户会话中匹配特定标准的过高请求速率
场景5：通过GraphQL批处理绕过速率限制
攻击向量：GraphQL支持批处理，允许将多个查询或变更打包到单个HTTP请求中。攻击者滥用此功能，将许多操作捆绑到一个调用中，以绕过基于每请求操作的速率限制机制。
业务场景：社交媒体API允许查询多个用户资料，通过在一个请求中批处理数十个查询，攻击者在保持低于速率限制阈值的同时提取大量数据。
Wallarm防护：
- GraphQL API保护：允许设置每个请求中批处理操作的严格限制，防止攻击者用过多GraphQL操作重载逻辑层
场景6：GraphQL查询滥用
攻击向量：GraphQL的表达性允许深度查询嵌套和广泛使用别名。攻击者通过发送具有极端递归深度或数百个别名的查询来利用这一点，强制后端执行许多冗余操作。
业务场景：在线学习平台使用GraphQL进行内容交付，攻击者构造深度嵌套查询，导致递归后端处理并压垮计算资源。
Wallarm防护：
- GraphQL API保护强制执行：
- 最大查询深度以限制递归级别
- 每个请求的最大别名数以防止别名垃圾邮件和逻辑滥用
场景7：数据炸弹
攻击向量：攻击者构造在处理过程中大规模扩展的小负载，如压缩炸弹、深度嵌套JSON结构或使用递归实体引用的XML负载。
业务场景：文件共享API接受压缩文件，攻击者上传包含递归目录或巨大解压缩占用的zip文件，在提取过程中消耗千兆字节内存。
Wallarm防护：
- 实时检测：深度解析请求，识别处理时行为异常的负载，并在造成损害前阻断
场景8：通过缓冲区溢出攻击拒绝服务
攻击向量：攻击者为特定参数构造过大的输入，试图触发内存损坏、缓冲区溢出或不安全解析行为。
业务场景：CVE-2025-22457是一个关键的现实世界示例，这是影响Ivanti Connect Secure VPN设备的关键基于栈的缓冲区溢出漏洞，其中过大的HTTP标头可被利用来破坏内存并导致系统故障。
Wallarm防护：
- 文件上传限制策略：通过限制易受溢出影响的参数的确切大小，可用作虚拟补丁
结论：单一威胁，多重面孔 - 全面覆盖
拒绝服务攻击不再只是容量型的。攻击者现在利用业务逻辑、API设计和后端行为来悄然而持续地耗尽资源。这就是OWASP API4:2023 - 无限制资源消耗背后的危险：一个单一类别解锁了许多滥用向量。
Wallarm通过节点上的实时缓解和云中的自适应检测组合来应对这一不断演变的威胁格局。无论滥用是技术性、行为性还是财务性的，Wallarm的工具都能检测、分析并阻止它。
通过引入文件上传限制策略和无限制资源消耗检测，以及我们完整的API滥用和DoS保护套件，您获得了针对API4:2023利用的每个已知变体的广泛、深入和智能覆盖。